package com.eistert.java.algorithm.kruskal;

import java.util.Arrays;

/**
 * @Description: 克鲁斯卡尔算法
 * 1)克鲁斯卡尔(Kruskal)算法，是用来求加权连通图的最小生成树的算法。
 * 2)基本思想：按照权值从小到大的顺序选择 n-1 条边，并保证这 n-1 条边不构成回路。
 * 3)具体做法：首先构造一个只含 n 个顶点的森林，然后依权值从小到大从连通网中选择边加入到森林中，并使森林中不产生回路，直至森林变成一棵树为止。
 * @Author: ai
 * @create: 2023-04-28 09:42
 */
public class KruskalCase {

    // 边的个数
    private int edgeNum;
    // 顶点数组
    private char[] vertexs;
    // 邻接矩阵
    private int[][] matrix;

    // 使用INF表示两个顶点不能连通
    private static final int INF = Integer.MAX_VALUE;


    public static void main(String[] args) {
        // 顶点数组
        char[] vertexs = {'A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G'};

        // 邻接矩阵
        int[][] matrix = new int[][]{
                {0, 12, 2147483647, 2147483647, 2147483647, 16, 14},
                {12, 0, 10, 2147483647, 2147483647, 7, 2147483647},
                {2147483647, 10, 0, 3, 5, 6, 2147483647},
                {2147483647, 2147483647, 3, 0, 4, 2147483647, 2147483647},
                {2147483647, 2147483647, 5, 4, 0, 2, 8},
                {16, 7, 6, 2147483647, 2, 0, 9},
                {14, 2147483647, 2147483647, 2147483647, 8, 9, 0}};


        KruskalCase kruskalCase = new KruskalCase(vertexs, matrix);
        kruskalCase.print();
        kruskalCase.kruskal();
    }

    /**
     * 构造器
     *
     * @param vertexs 顶点数组
     * @param matrix  邻接矩阵
     */
    public KruskalCase(char[] vertexs, int[][] matrix) {
        // 初始化顶点数和边的个数
        int vlen = vertexs.length;
        this.vertexs = new char[vlen];

        // 初始化顶点
        for (int i = 0; i < vertexs.length; i++) {
            this.vertexs[i] = vertexs[i];
        }

        // 初始化边，使用的是复制拷贝的方式
        this.matrix = new int[vlen][vlen];

        for (int i = 0; i < vlen; i++) {
            for (int j = 0; j < vlen; j++) {
                this.matrix[i][j] = matrix[i][j];
            }
        }

        // 统计边的条数
        for (int i = 0; i < vlen; i++) {
            for (int j = i + 1; j < vlen; j++) {
                if (this.matrix[i][j] != INF) {
                    edgeNum++;
                }
            }
        }

    }


    /**
     * 克鲁斯卡儿算法
     */
    public void kruskal() {
        // 表示最后结果数组的索引
        int index = 0;

        // 用于保存『已有最小生成树』中的每个顶点在最小生成树中的终点
        int[] ends = new int[edgeNum];

        // 创建结果数组, 保存最后的最小生成树
        EData[] rets = new EData[edgeNum];

        // 获取图中所有的边的集合，一共有12边
        EData[] edges = getEdges();
        System.out.println("图的边的集合=" + Arrays.toString(edges) + " 共" + edges.length); //12

        // 按照边的权值大小进行排序（从小到大）
        sortEdges(edges);

        /**
         * 遍历edges数组，将边添加到最小生成树中时，判断准备加入的边是否形成了回路，
         * 如果没有，就加入rets,否则不能加入
         */
        for (int i = 0; i < edgeNum; i++) {
            // 获取到第i条边的第一个顶点（起点）
            int p1 = getPosition(edges[i].start); // p1=4

            // 获取到第i条边的第2个顶点
            int p2 = getPosition(edges[i].end);

            // 获取p1这个顶点在已有最小生成树中的终点
            int m = getEnd(ends, p1);

            // 获取p2这个顶点在已有最小生成树中的终点
            int n = getEnd(ends, p2);

            // 是否构成回路
            if (m != n) {// 没有构成回路
                ends[m] = n;// 设置 m 在"已有最小生成树"中的终点 <E,F> [0,0,0,0,5,0,0,0,0,0,0,0]
                rets[index++] = edges[i]; // 有一条边加入到rets数组
            }
        }

        // 统计并打印『最小生成树』，输出rets
        System.out.println("最小生成树为：");
        for (int i = 0; i < index; i++) {
            System.out.println(rets[i]);
        }

    }


    /**
     * 功能：获取下标为i的顶点的终点，用于后面判断两个顶点的是否相同
     *
     * @param ends 数组就是记录了各个顶点对应的终点是哪个，ends数组是在遍历过程中，逐步形成
     * @param i    表示传入的顶点对应的下标
     * @return 返回的就是下标为i的这个顶点对应的终点的下标, 一会回头 还来理解
     */
    private int getEnd(int[] ends, int i) {

        while (ends[i] != 0) {
            i = ends[i];
        }

        return i;
    }

    /**
     * 功能：获取图中边，放到EData[]数组中，后面我们需要遍历该数组
     * 是通过matrix邻接矩阵来获取
     * <p>
     * EData[] 形式 [['A','B', 12], ['B','F',7],	...]
     */
    private EData[] getEdges() {
        int index = 0;
        EData[] edges = new EData[edgeNum];

        for (int i = 0; i < vertexs.length; i++) {

            for (int j = i + 1; j < vertexs.length; j++) {

                if (matrix[i][j] != INF) {
                    edges[index++] = new EData(vertexs[i], vertexs[j], matrix[i][j]);
                }
            }
        }

        return edges;
    }


    /**
     * @param ch 顶点的值，比如'A'，'B'
     * @return 返回 ch 顶点对应的下标，如果找不到，返回-1
     */
    private int getPosition(char ch) {
        for (int i = 0; i < vertexs.length; i++) {
            if (vertexs[i] == ch) { // 找到
                return i;
            }
        }

        // 找不到，返回-1
        return -1;
    }


    /**
     * 打印邻接矩阵
     */
    public void print() {
        System.out.println("邻接矩阵为：\n");

        for (int i = 0; i < vertexs.length; i++) {

            for (int j = 0; j < vertexs.length; j++) {

                System.out.printf("%12d", matrix[i][j]);
            }

            System.out.println(); // 换行
        }

    }


    /**
     * 功能：对边进行排序处理，冒泡排序
     *
     * @param edges 边的集合
     */
    private void sortEdges(EData[] edges) {
        for (int i = 0; i < edges.length - 1; i++) {
            for (int j = 0; j < edges.length - 1 - i; j++) {
                if (edges[j].weight > edges[j + 1].weight) { // 交换

                    EData tmp = edges[j];
                    edges[j] = edges[j + 1];
                    edges[j + 1] = tmp;

                }

            }

        }
    }


}
